\documentclass{article}
\usepackage{amsmath}
\usepackage{graphicx}
\usepackage[colorlinks=true, linkcolor=black, citecolor=cyan, urlcolor=darkgray]{hyperref}
\usepackage{dirtree}
\usepackage{hyperref}
\usepackage{tikz}
\usetikzlibrary{automata, positioning, arrows}

\usepackage{xepersian}
\settextfont{B Nazanin}

\newcommand{\english}[1]{\settextfont{Times New Roman} \lr{#1} \settextfont{B Nazanin}}

\title{تشخیص عواطف توسط دستگاه‌های پوشیدنی}
\begin{document}
	\maketitle
	\newpage
	\begin{abstract}
		تشخیص عواطف یکی از کاربردهای روزافزون هوش مصنوعی است. این کار می‌تواند در صنعت روانشناسی و خصوصا حوزه ترکیبی محاسبات عاطفی نقش بسیار پررنگی ایفا کند. همچنین هر روز پیشرفت بیشتری را در مورد پوشیدنی‌های هوشمند و افزایش استفاده از آنها را شاهد هستیم.
	\end{abstract}
	\newpage
	\tableofcontents
	
	\section{عواطف}
	
	\section{مجموعه داده}
	مجموعه داده \english{WESAD\cite{wesad}} یکی از کامل‌ترین ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﻫﺎﻱ ﺩﺍﺩﻩ ﺑﺮﺍﻱ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﻋﻮﺍﻃﻒ ﺍﺳﺖ. ﺑﻴﺸﺘﺮﻳﻦ ﺗﻤﺮﻛﺰ ﻭ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺑﺮﺍﻱ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺍﺳﺘﺮﺱ ﺑﻮﺩﻩﺍﺳﺖ. ﺑﺎ ﺍﻳﻦ ﻭﺟﻮﺩ، ﺑﻪ ﺟﺰ ﻛﻼﺱ ﺍﺳﺘﺮﺱ ﻭ ﻋﺎﺩﻱ، ﺑﺮﺍﻱ ﻧﺸﺨﻴﺺ ﻛﻼﺱ ﻫﺎﻱ ﺧﻮﺷﺤﺎﻟﻲ ﻭ ﺁﺭﺍﻣﺶ ﻧﻴﺰ ﻣﻲﺗﻮﺍﻥ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻧﻤﻮﺩ. ﻋﻼﻭﻩ ﺑﺮ ﺁﻥﻫﺎ، ﻫﺮ ﺷﺨﺺ پﺮﺳﺸﻨﺎﻣﻪﻫﺎﻳﻲ ﻧﻴﺰ پﺮ ﻛﺮﺩﻩ ﻛﻪ ﺍﻳﻦ ﻫﻢ ﻣﻲﺗﻮﺍﻧﺪ ﺑﺎﻋﺚ ﺧﻠﻖ ﻣﺪﻝ ﻫﺎﻱ ﺟﺪﻳﺪﻱ ﺷﻮﺩ. ﺩﻭ ﺩﺳﺘگﺎﻩ ﺍﺻﻠﻲ ﺑﺮﺍﻱ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺁﻭﺭﺩﻥ ﺍﻳﻦ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎ ﻣﻮﺭﺩ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻗﺮﺍﺭ گﺮﻓﺘﻪ ﺍﻧﺪ: \textbf{1(} مچ‌بند \english{Emaptica E4} ﻪ ﺑﺴﻴﺎﺭﻱ ﺍﺯ ﺩﺍﻧﺸگﺎﻩﻫﺎﻱ ﺳﺮﺍﺳﺮ ﺩﻧﻴﺎ ﺍﺯ ﺁﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻣﻲ ﻛﻨﻨﺪ\cite{empatica} و  \textbf{2(} دستگاه \english{Repiban} که یکی از پیشرفته ترین سنسورهای تحقیقاتی است که بر روی سینه نصب می‌شود\cite{respiban}.
	
	\begin{figure}
		\includegraphics[width=0.5\textwidth]{empatica.jpg}
		\hspace{1cm}
		\includegraphics[width=0.5\textwidth]{respiban.png}
		\caption{شکل راست: ساعت \english{Empatica E4} ﺭﺍ ﻧﺸﺎﻥ ﻣﻲﺩﻫﺪ. ﺍﻳﻦ ﺳﺎﻋﺖ ﺑﻪ ﺩﻟﻴﻞ ﺳﻨﺴﻮﺭﻫﺎﻱ ﻛﺎﻣﻞ، ﺯﻳﺒﺎﻳﻲ ﻭ ﺭﺍﺣﺘﻲ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩ ﺯﻳﺎﺩﻱ ﺩﺭ ﺗﺤﻘﻴﻘﺎﺕ ﺩﺍﺭﺩ. 
		شکل چپ:‌ دستگاه \english{Respiban} ﻭ ﻧﺤﻮﻩ ﻗﺮﺍﺭگﻴﺮﻱ ﺁﻥ ﺭﻭﻱ ﺳﻴﻨﻪ ﻭ ﻣﺤﻞ ﻫﺮ ﻳﻚ ﺍﺯ ﺳﻨﺴﻮﺭﻫﺎ ﺭﺍ ﻧﺸﺎﻥ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ.}
	\end{figure}
	\subsection{دستگاه \english{Respiban}}
	ﺍﻳﻦ ﺩﺳﺘگﺎﻩ ﻣﻲﺗﻮﺍﻧﺪ ۶ ﻋﺎﻣﻞ ﺭﺍ ﺍﻧﺪﺍﺯﻩگﻴﺮﻱ ﻛﻨﺪ. ﻓﺮﻛﺎﻧﺲ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺍﻳﻦ ﺩﺳﺘگﺎﻩ ﺑﺮﺍﻱ ﻫﻤﻪ ﺳﻨﺴﻮﺭﻫﺎﻳﺶ ۷۰۰ ﻫﺮﺗﺰ ﻣﻲﺑﺎﺷﺪ. ﺳﻨﺴﻮﺭﻫﺎﻱ ﺁﻥ ﺑﻪ ﺷﺮﺡ ﺯﻳﺮ ﺍﺳﺖ:
	\begin{enumerate}
		\item مختصات‌یابی (\english{Accelerometer})
		\item نوار قلب (\english{Electrocardiogram})
		\item فعالیت الکتریکی پوست (\english{Electrodermal Activity})
		\item برق‌ماهیچه‌نگار (\english{Electromyogram})
		\item تنفس (\english{Respiration})
		\item دما (\english{Temperature})
	\end{enumerate}
	
	\subsection{ساعت \english{Empatica E4}}
	ﺍﻳﻦ ﺳﺎﻋﺖ ﺷﺎﻣﻞ ﺳﻨﺴﻮﺭ ﻫﺎﻱ ﻣﺨﺘﺼﺎﺕ ﻳﺎﺑﻲ، فشار خون\footnote{\english{Blood Volume Pressure}}، دما . فعالیت الکتریکی پوست است. هر یک از این ﺳﻨﺴﻮﺭﻫﺎ ﺑﺎ ﻓﺮﻛﺎﻧﺲ ﻣﺘﻔﺎﻭﺗﻲ ﺍﻧﺪﺍﺯﻩگﻴﺮﻱ ﺷﺪﻩﺍﻧﺪ. ﺩﺭ ﺟﺪﻭﻝ ﻣﻘﺪﺍﺭ ﻓﺮﻛﺎﻧﺲ ﻫﺮ ﻳﻚ ﺍﺯ ﺳﻨﺴﻮﺭﻫﺎ ﺁﻭﺭﺩﻩ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ.
	
	\begin{table}[h]
		\begin{tabular}{|c|c|}
			\hline
			سنسور & فرکانس \\
			\hline
			\english{ACC} & 32\\
			\english{BVP} & 64\\
			\english{EDA} & 4\\
			\english{Temp} & 4\\
			\hline
		\end{tabular}
	\end{table}
	\subsection{پرسشنامه‌ها}
	ﻋﻼﻭﻩ ﺑﺮ ﺩﻭ ﺩﺳﺘگﺎﻩ گﻔﺘﻪ ﺷﺪﻩ، ﻫﺮ ﻳﻚ ﺍﺯ ﺳﻮژﻩﻫﺎﻱ ﺁﺯﻣﺎﻳﺶ، پﺮﺳﺸﻨﺎﻣﻪ ﻫﺎﻳﻲ ﺭﺍ پﺮ ﻛﺮﺩﻧﺪ. ﺍﻳﻦ پﺮﺳﺸﻨﺎﻣﻪﻫﺎ ﺩﺭ ﺟﻬﺖ ﺩﺭﻳﺎﻓﺖ ﺍﻃﻼﻋﺎﺕ ﺑﻴﺸﺘﺮ ﺩﺭ ﻣﻮﺭﺩ ﺍﺣﺴﺎﺳﺎﺕ ﺍﺷﺨﺎﺹ ﺑﻪ ﻛﺎﺭ گﺮﻓﺘﻪ ﺷﺪﻧﺪ، ﺍگﺮچﻪ ﺩﺭ ﻫﻴچﻳﻚ ﺍﺯ ﻣﻘﺎﻻﺕ ﺑﺮﺭﺳﻲ ﺷﺪﻩ،ﻣﺤﻘﻘﺎﻥ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ پﺮﺳﺸﻨﺎﻣﻪ ﻫﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﻱ ﻧﻜﺮﺩﻧﺪ. ﺩﺭ ﻗﺴﻤﺖﻫﺎﻱ پﻴﺶﺭﻭ ﺍﻳﻦ پﺮﺳﺸﻨﺎﻣﻪﻫﺎ ﺭﺍ ﺑﺮﺭﺳﻲ ﻣﻲ ﻛﻨﻴﻢ:
	
	\subsubsection*{\english{PANAS}}
	ﺳﻮژﻩ ﻣﻲﺑﺎﻳﺴﺖ ﺑﻪ ۲۶ ﺣﺲ ﺩﺭ پﺮﺳﺸﻨﺎﻣﻪ، ﺍﺯ ۱ ﺗﺎ ۵ ﺍﻣﺘﻴﺎﺯ ﺩﻫﺪ. ﺍﻳﻦ ﺍﺣﺴﺎﺳﺎﺕ ﻋﺒﺎﺭﺗﻨﺪ ﺍﺯ: ﻓﻌﺎﻝ، پﺮﻳﺸﺎﻧﻲ، ﻋﻼﻗﻪ ﻣﻨﺪ، ﺍﻟﻬﺎﻡﺷﺪﻩ، ﺭﻧﺠﻴﺪﻩ، گﻨﺎﻫﻜﺎﺭ، ﺗﺮﺳﻴﺪﻩ، ﺩﺷﻤﻨﻲ، ﻫﻴﺠﺎﻥﺯﺩﻩ، ﻣﻐﺮﻭﺭ، ﻛﺞﺧﻠﻖ، ﻣﺸﺘﺎﻕ، ﺷﺮﻣﻨﺪﻩ، ﻫﻮﺷﻴﺎﺭ، ﻧگﺮﺍﻥ، ﻣﺼﻤﻢ، ﻣﺘﻮﺟﻪ، ﻋﺼﺒﻲ، ﻭﺣﺸﺖﺯﺩﻩ، ﺍﺳﺘﺮﺳﻲ، ﺧﺴﺘﻪ، ﺧﻮﺷﺤﺎﻝ، ﻋﺼﺒﺎﻧﻲ، ﺁﺯﺭﺩﻩﺷﺪﻥ ﻭ ﻧﺎﺭﺍﺣﺖ.
	\subsubsection*{\english{STAI}}
	ﺩﺭ ﺍﻳﻦ پﺮﺳﺸﻨﺎﻣﻪ، ﺳﻮژﻩ ﺑﻪ ﻫﺮ ﻳﻚ ﺍﺯ ﺳﻮﺍﻝ ﻫﺎﻱ ﺯﻳﺮ ﺍﺯ ۱ ﺗﺎ ۴ ﻧﻤﺮﻩ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ:
	\begin{enumerate}
		\item ﻣﻦ ﺍﺣﺴﺎﺱ ﺭﺍﺣﺘﻲ ﻣﻲ ﻛﻨﻢ
		\item ﻣﻦ ﺍﺣﺴﺎﺱ ﻧگﺮﺍﻧﻲ ﻣﻲ ﻛﻨﻢ
		\item ﻣﻦ ﻋﺼﺒﻲ ﻫﺴﺘﻢ
		\item ﻣﻦ ﺭﻳﻠﻜﺲ ﻫﺴﺘﻢ
		\item ﻣﻦ ﺍﺣﺴﺎﺱ ﺩﻟﻮﺍپﺴﻲ ﻣﻲ ﻛﻨﻢ
		\item ﻣﻦ ﺍﺣﺴﺎﺱ ﺭﺿﺎﻳﺖ ﻣﻲ ﻛﻨﻢ
	\end{enumerate}
	\subsubsection*{\english{SAM}}
	ﺍﻳﻦ ﺗﺴﺖ ﺷﺪﺕ ﻭ ﺧﻮﺏ ﻳﺎ ﺑﺪ ﺑﻮﺩﻥ ﺍﺣﺴﺎﺳﺎﺕ ﺭﺍ ﻣﻲ ﺳﻨﺠﺪ. ﺷﺨﺺ ﺩﻭ ﺳﻮﺍﻝ ﺭﺍ ﺩﺭ ﻣﻘﻴﺎﺱ ۱ ﺗﺎ ۹ پﺎﺳﺦ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ: \textbf{1(} ﺣﺲ ﻣﻦ چقدر ﺧﻮﺏ ﺍﺳﺖ ﻭ \textbf{2(} ﺷﺪﺕ ﺍﻳﻦ ﺣﺲ چقدر ﺍﺳﺖ.
	\subsubsection*{\english{SSSQ}}
	ﺍﻳﻦ ﺗﺴﺖ ﻛﻪ ﻛﻮﺗﺎﻩﺷﺪﻩ ﺗﺴﺖ ﺍﺳﺘﺎﻧﺪﺍﺭﺩ \english{SSSQ} ﺍﺳﺖ، ﺩﺭ ﺯﻣﺎﻥﻫﺎﻱ ﺍﺳﺘﺮﺱ ﺍﺯ ﺷﺮﻛﺖ ﻛﻨﻨﺪگﺎﻥ گﺮﻓﺘﻪ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. پﺮﺳﺶﺷﻮﻧﺪگﺎﻥ ﺑﻪ ﺳﻮﺍﻝﻫﺎﻱ ﺯﻳﺮ ﺍﺯ ۱ ﺗﺎ ۵ ﻧﻤﺮﻩ ﻣﻲ ﺩﻫﻨﺪ:
	\begin{enumerate}
		\item ﻣﻦ ﻣﺘﻌﻬﺪ ﺑﻪ ﺭﺳﻴﺪﻥ ﺑﻪ ﺍﻫﺪﺍﻑ ﻋﻤﻠﻜﺮﺩﻱﺍﻡ ﻫﺴﺘﻢ
		\item ﻣﻦ ﻣﻲﺧﻮﺍﻫﻢ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻛﺎﺭ ﻣﻮﻓﻖ ﺷﻮﻡ
		\item ﻣﻦ ﺍﻧگﻴﺰﻩ ﺑﺮﺍﻱ ﺍﻧچﺎﻡ ﺍﻳﻦ ﻛﺎﺭ ﺭﺍ ﺩﺍﺭﻡ
		\item ﻣﻦ ﺧﻮﺩﻡ ﺭﺍ ﺑﺮﻭﺯ ﻣﻲ ﺩﻫﻢ
		\item ﻣﻦ ﻧگﺮﺍﻥ ﺗﻔﻜﺮﺍﺕ ﺩﻳگﺮﺍﻥ ﺩﺭ ﻣﻮﺭﺩ ﺧﻮﺩﻡ ﻫﺴﺘﻢ
		\item ﻣﻦ ﻣﺘﻮﺟﻪ ﺗﺎﺛﻴﺮﻱ ﻛﻪ ﺭﻭﻱ ﺑﻘﻴﻪ ﻣﻲ گﺬﺍﺭﻡ ﻫﺴﺘﻢ
	\end{enumerate}
	\subsection{طبقه‌بندی}
	ﺍﻳﻦ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪﺩﺍﺩﻩ ﻋﻮﺍﻃﻒ ﺍﻧﺴﺎﻥ ﻫﺎﻱ ﻣﻮﺭﺩ ﺑﺮﺭﺳﻲ ﺭﺍ ﺩﺭ ۴ ﻃﺒﻘﻪ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﻛﺮﺩﻩ ﺍﺳﺖ: 1) حالت معمولی\footnote{\english{baseline}}، 2) استرس، 3) خوشحالی \footnote{\english{Amusement}}و 4) آرامش\footnote{\english{Meditated}}.
	
	\begin{table}[h]
		\begin{tabular}{|c|c|}
			\hline
			
			سوژه & ثانیه‌های مفید \\
			\hline
			2 & 2884\\
			3 & 2930\\
			4 & 2965\\
			5 & 3006\\
			6 & 2984\\
			7 & 2983\\
			8 & 3000\\
			9 & 2985\\
			10 &3068\\
			11 &3014\\
			13 &3016\\
			14 &3016\\
			15 &3022\\
			16 &3008\\
			17 &3002\\
			\hline
		\end{tabular}
		\label{classes}
		\caption{ثانیه‌های مفید هر یک از سوژه‌ها}
	\end{table}
	در جدول\ref{classes} ثانیه های مفید هر یک از سوژه‌ها آورده شده است. منظور از ثانیه‌های مفید، آنهایی است که کلاس های آنها حالت پایه، استرس، خوشحالی و یا آرامش است. در دادگان دو کلاس بی‌نام دیگر وجود دارد که آنها میباست حذف شوند.
	
	ﻛﻼﺱگذﺍﺭﻱ ﺩﺭ ﺑﻴﺸﺘﺮﻳﻦ ﻓﺮﻛﺎﻧﺲ ﻣﻤﻜﻦ (۷۰۰) ﺻﻮﺭﺕ گرﻓﺘﻪ ﻭ ﺑﺮﺍﻱ ﻫﺮ ﻳﻚ ﺍﺯ ﺳﻨﺴﻮﺭﻫﺎ ﺑﺮﺍﻱ ﺩﺳﺘﻴﺎﺑﻲ ﺑﻪ ﻛﻼﺱ ﻣﻮﺭﺩﻧﻈﺮ ﺑﺎﻳﺪ ﺁﻥ ﺭﺍ ﺑﻪ ﻓﺮﻛﺎﻧﺲ ﺁﻥ ﺳﻨﺴﻮﺭ ﺗﺒﺪﻳﻞ ﻛﻨﻴﻢ.
	
	
	\section{کارهای مشابه}
	کارهای زیادی با استفاده از این مجموعه داده برای تشخیص عواطف صورت گرفته است. گرجه این دادگان در 4 کلاس گردآوری شده، بیشتر کارها 2کلاسه یا 3کلاسه (حالت عادی، استرس و خوشحالی) هستند. همچنین از پرسشنامه‌های موجود در دادگان بهره جندانی برده نشده‌است.
	
	
	در جدول \ref*{related} کارهای مشابه که از این دادگان استفاده کردند آورده شده‌است. 
	\begin{table}[h]
		\begin{tabular}{|p{0.35\linewidth}|p{0.25\linewidth}|p{0.2\linewidth}|p{0.2\linewidth}|}
			\hline
			نام کار & سیگنال‌ها & پنجره & عملکرد \english{f-1}\\
			\hline
			\english{Introducing WESAD, a Multimodal Dataset for Wearable
				Stress and Affect Detection} & \english{Extracted features from all the signals} &  پنجره : 60 ثانیه، قدم:  $\text{1}/\text{4}$ ثانیه  & \english{2class: 91.47, 3class: 72.51}\\
			\hline
			\english{Transformer-based Self-supervised Multimodal
				Representation Learning for Wearable Emotion
				Recognition} & \english{Wrist BVP, EDA, and Temp} & پنجره : 60  ثانیه (4 هرتز)، قدم:  $\text{1}/\text{4}$ ثانیه & 
				\english{2class: 93.69, 3class: 82.01}\\
			\hline
			\english{Stress Detection with Machine Learning and Deep
				Learning using Multimodal Physiological Data} & \english{Manual features from all the signals} &‌ پنجره: 1 ثانیه‌، قدم: 1 ثانیه & \english{2class: 94.24, 3class: 78.71}\\
			\hline
			\english{Stress Detection by Machine Learning and Wearable Sensors} &‌ \english{Manual features from all the chest signals} &
			 پنجره: 10 ثانیه، قدم: 10 ثانیه & \english{2class: 83.34, 3class: 65.73}\\
			\hline
			\english{A Transformer Architecture for Stress Detection from ECG} & \english{ECG} & پنجره: 30 ثانیه‌، قدم: 1 ثانیه &‌ \english{2class: 83.3}\\
			
			\hline
		\end{tabular}
		\label{related}
		\caption{کارهای مشابه بر روی دادگان \english{WESAD}}
	\end{table}
	\section{پیش‌پردازش}
	در بخش‌های پیش‌رو در مورد کارهای مورد نیاز برای آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌ها بحث می‌کنیم
	
	\subsection{ساختار مجموعه داده}
	در دادگان \english{WESAD} ﺩﺍﺩﻩﻫﺎﻱ ﺗﺠﻤﻴﻊﺷﺪﻩ ﻭ ﻫﻤگﺎﻡﺷﺪﻩ ﺭﺍ ﺑﺮﺍﻱ ﻫﺮ ﺳﻮژﻩ ﺩﺭ ﻳﻚ ﻓﺎﻳﻞ \english{pkl} ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺁﻭﺭﺩﻩﺍﻧﺪ. ﺍﻳﻦ ﻓﺎﻳﻞ ﻳﻚ ﺩﻳﻜﺸﻨﺮﻱ ﺑﻪ ﺻﻮﺭﺕ ﺯﻳﺮ ﺍﺳﺖ.
	
	\begin{figure}
		\lr{
			\dirtree{%
				.1 `Sx.pkl`.
				.2 subject.
				.2 label.
				.2 signal.
				.3 chest.
				.4 ACC.
				.4 ECG.
				.4 EMG.
				.4 EDA.
				.4 Temp.
				.4 Resp.
				.3 wrist.
				.4 ACC.
				.4 BVP.
				.4 EDA.
				.4 TEMP.
			}
		}
		
		\label{fig:struct}
		\caption{ساختار اولیه دادگان \english{WESAD}}
	\end{figure}
	
	آرایه \english{label} و تمام آرایه‌های سنسورهای \english{chest}، به طول 4,545,100 هستند، که همه  700$Hz$ در طول 6493 ثانیه هستند. آرایه‌های \english{ACC} و \english{BVP} به ترتیب 32 و 64 هرتز و دو سیگنال دیگر هر دو 4 هرتز هستند.\\
	
	\subsection{تمیزسازی دادگان}
	همانطور که در بالا گفته شد، برخی کلاس های داده بلااستفاده هستند. در قدم اول این‌ها حذف می‌شوند و تنها ثانیه‌های مفید باقی می‌مانند. سپس برای زیباسازی ساختار ذخیره داده، آن را به شکل\ref{fig:struct2} تغییر می‌دهیم.
	
	\begin{figure}
		\lr{
			\dirtree{%
				.1 `Sx\_n0.pkl`.
				.2 label.
				.2 chest\_ACC.
				.2 chest\_ECG.
				.2 chest\_EMG.
				.2 chest\_EDA.
				.2 chest\_Temp.
				.2 chest\_Resp.
				.2 wrist\_ACC.
				.2 wrist\_BVP.
				.2 wrist\_EDA.
				.2 wrist\_TEMP.
			}
		}
		
		\label{fig:struct2}
		\caption{ساختار دادگان پس از تغییر}
	\end{figure}
		
	\subsection{همگام‌سازی داده‌‌ها}
	برای راحت کار کردن با داده
	
	\subsection{استخراج ویژگی‌ها}
	برای تبدیل داده به فرم مناسب برای آموزش مدل‌های ماشین لرنینگ، یکی از روش‌های پرکاربرد و محبوب، استخراج ویژگی از پنجره‌های سری زمانی است. در کارهای مختلف از پنجره‌های با طول‌های متفاوت استفاده می‌کنند. برای مثال در \cite{art2020} از پنجره‌هایی به طول 1 ثانیه، 10 ثانیه\cite{art2021}، و حتی 30 ثانیه\cite{behnam2021} استفاده کردند. در مورد آخر، یکی از علل طول زیاد پنجره به دلیل استفاده از مدل \english{transformer} و بهره‌گیری از زمینه\footnote{\english{context}} است.\\
	
	\section{روش‌های آموزش}
	
	
	\section{مقایسه}
	
	
	\begin{thebibliography}{9}
		\bibitem{wesad}
		\href{https://eclass.hmu.gr/modules/document/file.php/ECE224/Project/2018_Introducing%20WESAD%2C%20a%20Multimodal%20Dataset%20for%20Wearable%20Stress%20and%20Affect%20Detection.pdf}{\english{Schmidt, P., Reiss, A., Duerichen, R., Marberger, C., and Van Laerhoven,
			K. (2018, October). Introducing wesad, a multimodal dataset for wearable
			stress and affect detection. In Proceedings of the 20th ACM international
			conference on multimodal interaction (pp. 400-408)}}
		
		\bibitem{empatica}
		\href{https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3568231.3568242}{\english{Fauzi, M. A., Yang, B., and Yeng, P. (2022, November). Improving Stress Detection Using Weighted Score-Level Fusion of Multiple Sensor. In Pro-ceedings of the 7th International Conference on Sustainable Information Engineering and Technology (pp. 65-71).}}
		
		\bibitem{respiban}
		\href{https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9437232}{\english{Iqbal, T., Redon-Lurbe, P., Simpkin, A. J., Elahi, A., Ganly, S., Wijns, W.,
			and Shahzad, A. (2021). A sensitivity analysis of biophysiological responses
			of stress for wearable sensors in connected health. IEEE Access, 9, 93567-
			93579}}
		
		\bibitem{art2020}
		\href{https://www.researchgate.net/profile/Pramod-Bobade/publication/344052913_Stress_Detection_with_Machine_Learning_and_Deep_Learning_using_Multimodal_Physiological_Data/links/5fce329da6fdcc697be8c5a8/Stress-Detection-with-Machine-Learning-and-Deep-Learning-using-Multimodal-Physiological-Data.pdf}{\english{Bobade, P., and Vani, M. (2020, July). Stress detection with machine learning and deep learning using multimodal physiological data. In 2020 Second International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA) (pp. 51-57). IEEE.}}
		
		\bibitem{art2021}
		\href{https://shoya.io/preprint/garg2021stress.pdf}{\english{Garg, P., Santhosh, J., Dengel, A., and Ishimaru, S. (2021, April). Stress detection by machine learning and wearable sensors. In 26th International Conference on Intelligent User Interfaces-Companion (pp. 43-45).}}
		
		\bibitem{behnam2021}
		\href{https://arxiv.org/pdf/2108.09737.pdf}{\english{Behinaein, B., Bhatti, A., Rodenburg, D., Hungler, P., and Etemad, A. (2021, September). A transformer architecture for stress detection from ecg. In Proceedings of the 2021 ACM International Symposium on Wearable Computers (pp. 132-134).}}
		
	\end{thebibliography}
	
\end{document}